Transformer-XL DeFINE (141M)
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- University of Washington,Allen Institute for AI
- Type d'organisation
- Academia,Research collective
- Pays
- United States of America
- Publié
- 27 November 2019
- Auteurs
- Sachin Mehta, Rik Koncel-Kedziorski, Mohammad Rastegari, Hannaneh Hajishirzi
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Language modeling
- Format numérique
- FP32
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 141M
- Données d'entraînement
- 103,000,000 tokens
- Époques
- 20
Table 2b
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 1.7 × 10¹⁸ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 141000000 parameters * 103000000 tokens * 20 epochs [assumption based on number of epochs for LSTMs] = 1.74276e+18 FLOP _______________ older estimation: 6.2 × 10^18 (no explantion how it was calculated)
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Unreleased
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Speculative
- Citations
- 29
- Données de référence
- Transformer-XL DeFINE (141M)
"Compared to state-of-the-art methods including adaptive input representations, this technique results in a 6% to 20% drop in perplexity" Table 2a
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- DeFINE: DEep Factorized INput Token Embeddings for Neural Sequence Modeling
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
Transformer-XL DeFINE (141M) a été publié par University of Washington,Allen Institute for AI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant November 2019. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia,Research collective.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Entraînement et provenance
L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 1.7 × 10¹⁸ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'ensemble d'entraînement a duré environ 103,000,000 jetons de texte
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. sOTA improvement.
Réponses
Transformer-XL DeFINE (141M) — questions courantes
Transformer-XL DeFINE (141M)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 141M. Table 2b. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
Transformer-XL DeFINE (141M)— qui l'a créé ?
Il a été publié par University of Washington,Allen Institute for AI, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Research collective.
Transformer-XL DeFINE (141M)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans November 2019. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
Transformer-XL DeFINE (141M)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
Transformer-XL DeFINE (141M)— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 1.7 × 10¹⁸ FLOP. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
Transformer-XL DeFINE (141M)— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
Transformer-XL DeFINE (141M)— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.